基于视差图像的重叠果实图像分割算法

为解决自动采摘视觉系统中重叠果实的分割问题,提出了基于视差图像的果实分割算法。采用双目立体视觉系统获取图像对,对图像对进行预处理和校正,通过图像对的立体匹配来获取视差图像,最后对视差图像进行分割。该算法将分割的依据和信息从二维图像的颜色、形状、纹理等扩展到三维空间的深度,对空间距离不同的目标具有较好的分割效果。实验表明,对获取的视差图像进行基于区域的分割时,其区域间灰度对比度为0.98,目标计数一致性达到0.90;进行基于边缘的分割时,其边缘检测误差为5.74%,因此,该方法对重叠果实区域的分割是有效的。

一种单双目结合的全景避障测距方法

基于平行双目的测距技术已经较为成熟,而在许多实际应用中两相机的位置并不平行,导致两相机视场重叠区域大幅减少,从而缩小了测距范围。针对此问题,提出一种单双目结合的全景测距方法。该方法通过在视场重叠区域使用双目测距,在非重叠区域使用单目测距,以实现在整个视场都能实现障碍物测距,并且将此方法推广到全景相机上实现360°方位的测距。通过实验验证该测距方法的精度,实验结果表明,该方法具有较好的测距精度,能满足避障的精确性要求。

增强现实近目显示器双目叠加效应的主观实验研究

在增强现实近目显示器模拟系统基础上,通过主观实验的方式对增强现实近目显示器的双目叠加效应问题进行研究。本主观实验基于20个被试,重点观察、记录并评估双目光轴不同偏转方式、不同偏转角度等条件对双目叠加效果的影响。结果表明,双目光轴俯仰角、滚动角、方位角的偏转情况以及双目成像距离、成像大小、双目重叠部分大小等对双目叠加效果都有一定影响,而人眼瞳距对双目叠加效果影响较小。

基于双目立体视觉的重叠柑橘空间定位

果实的精准识别和定位是智能采摘面临的难题之一。基于双目立体视觉,提出了一种针对户外重叠柑橘的三维空间定位方法。首先,从双目左右图像中提取重叠柑橘果实轮廓并进行高斯平滑,通过曲率分析,找出异常的轮廓像素点;其次,依次连接相邻两个异常像素点,分析该线段上的像素点到柑橘轮廓的距离,在相邻两正常线段的交点处完成重叠柑橘轮廓分割,并通过寻找异常线段剔除对应的非柑橘轮廓像素点;再者,采用最小二乘椭圆拟合方法重建柑橘目标轮廓,并获取柑橘的中心;最后,根据双目极线约束和图像相似度,对重叠柑橘中心点进行匹配,并基于视差原理计算柑橘中心的深度值及三维空间坐标,确定重叠柑橘的遮挡关系。户外实验结果表明,所提出的方法定位误差为6.38 mm,满足柑橘采摘机器人户外采摘作业的定位精度要求。

基于双目视觉的工件三维重建

为了提高样品识别的智能化水平,基于双目视觉技术,配合工业机器人,对具有特征轮廓属性的工件进行三维重建.三维重建算法采用轮廓边缘线拟合算法以实现工件边缘轮廓提取;针对多条轮廓线相交情况,采用点圆拟合理论确定特征点;为了实现左右对应特征点的准确匹配,采用异面直线公垂线最小距离算法,通过对比左右公垂线距离大小判断两条直线对应特征点是否为匹配点;当单次拍摄无法满足完整尺寸测量时,引入了具有重叠特征点的二次拍摄重建算法.对5组不同尺寸、不同形貌的工件开展三维重建实验,整体还原出工件的三维尺寸形貌,各工件的主要轮廓尺寸的误差标准差基本在±0.5 mm以内.